Codex で Ollama のローカル LLM を使うときのよくあるエラー：原因と直し方

Codex から Ollama のローカルモデルを使おうとして失敗すると、Codex 側の問題に見えがちです。しかし実際には、Ollama が起動していない、モデル名が違う、Codex がまだクラウド provider を使っている、localhost が別の環境を指している、あるいはローカルモデルの能力が足りない、というケースが多いです。

一度に多くの設定を変えるのではなく、Ollama 単体、接続先、Codex の provider、モデル性能の順に切り分けるのが安全です。

まず正しい接続方式を確認する

基本構成は次の 3 層です。

Ollama がローカルモデルを実行する。
Codex が local provider として Ollama に接続する。
Codex がコーディングタスクをそのモデルに渡す。

まず Ollama 側を確認します。

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ollama serve
ollama pull qwen2.5-coder:7b
ollama run qwen2.5-coder:7b

Codex 側はバージョンに応じて、対応しているオプションを使います。

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codex --oss --local-provider ollama

認識されない場合は、同じコマンドを繰り返さずに確認します。

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codex --help
codex --version

最小の切り分け順

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ollama --version
ollama list
ollama run qwen2.5-coder:7b
curl http://localhost:11434/api/tags
codex --version
codex --help

ollama run が失敗するなら Ollama 側、curl が失敗するならサービスやネットワーク、Codex の help に local provider がないなら Codex のバージョンや設定方式を見直します。

エラー：ollama コマンドが見つからない

Ollama が未インストール、または PATH に入っていません。

Windows では次を確認します。

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where.exe ollama
ollama --version

インストール後も見つからない場合は、PowerShell を開き直すか Windows を再起動します。

エラー：Ollama サービスが起動していない

Codex がローカルモデルに接続できないときは、まず API を確認します。

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curl http://localhost:11434/api/tags

応答がなければ起動します。

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ollama serve

Windows のデスクトップ版 Ollama がすでにサービスを管理している場合、手動起動と競合しないよう注意します。

エラー：model not found

モデル名は完全一致が必要です。

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ollama list
ollama pull qwen2.5-coder:7b
ollama run qwen2.5-coder:7b

tag を推測しないでください。qwen2.5-coder と qwen2.5-coder:7b は、ローカル環境では別扱いになることがあります。

エラー：Codex が Ollama を使っていない

Codex がログインや API key を要求する場合、ローカル provider ではなく別 provider を使っている可能性があります。

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codex --help

local provider、OSS mode、Ollama 関連のオプションを確認します。グローバル設定、プロジェクト設定、環境変数も見直します。

エラー：unknown option

チュートリアルと手元の Codex バージョンが違うと起きます。

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codex --version
codex --help

手元の help を基準にし、必要なら Codex を更新します。

エラー：localhost が違う場所を指している

WSL、Docker、リモート端末、Windows アプリを混在させるとよく起きます。

Codex を実行している環境で確認します。

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curl http://localhost:11434/api/tags

Windows PowerShell では通るのに WSL では通らないなら、モデルではなくネットワークの問題です。

エラー：401、API key、認証関連

ローカル Ollama は通常 OpenAI API key を必要としません。この種のエラーが出る場合、Codex がクラウド provider や OpenAI-compatible endpoint を使っている可能性があります。

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$env:OPENAI_API_KEY
$env:OPENAI_BASE_URL

純粋なローカル実行にしたいなら、競合する環境変数と provider 設定を整理します。

エラー：応答が止まる、非常に遅い

ローカルモデルは、CPU 実行、大きすぎるモデル、長すぎるプロンプト、GPU 未使用などでかなり遅くなります。

まず小さなモデルと小さなタスクで試してください。ollama run で短い質問が遅いなら、Codex でも遅くなります。

エラー：context length exceeded

Codex はファイル、diff、ログ、指示をまとめて渡すことがあります。ローカルモデルの context が小さいとすぐ超過します。

対処：

1 ファイルだけ見せる。
大きなログを削る。
タスクを分割する。
context の大きいモデルに変える。
リポジトリ全体を一度に渡さない。

エラー：ツール呼び出しが不安定

ローカルモデルはコードを書けても、agentic tool use が安定しないことがあります。架空のコマンド、出力無視、壊れた JSON、ループが典型です。

ローカルモデルは小さな修正、説明、リファクタ、小さなバグ修正に向いています。大規模な調査やセキュリティレビューは強いモデルを使う方が安全です。

Windows のよくある落とし穴

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where.exe ollama
where.exe codex
$PSVersionTable.PSVersion

Bash の次の書き方をそのまま貼らないでください。

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export OLLAMA_HOST=...

PowerShell ではこう書きます。

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$env:OLLAMA_HOST = 'http://localhost:11434'

空白や日本語を含むパスでは引用符を使い、PowerShell cmdlet では必要に応じて -LiteralPath を使います。

切り分けテンプレート

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OS:
PowerShell or shell version:
Codex version:
Ollama version:
Model name:
Command used:
Exact error:
Does ollama run work:
Does curl http://localhost:11434/api/tags work:
Are you using WSL, Docker, or remote SSH:

FAQ

Ollama 接続後の Codex は完全にオフラインですか？

必ずしもそうではありません。provider 設定と実行モードを確認してください。

Ollama を OpenAI API base_url として設定できますか？

ツールによります。Codex の該当バージョンがサポートする方式を使います。

ローカルモデルはすべての Codex タスクに向きますか？

いいえ。小さなローカル作業には便利ですが、複雑な tool use には強いモデルが必要なことがあります。

Ollama では答えるのに Codex では弱いのはなぜ？

会話より agentic coding の方が難しいからです。計画、ファイル編集、コマンド実行、出力解釈が必要になります。

OpenAI API key は必要ですか？

純粋な Ollama ローカル実行なら通常不要です。クラウドや混在構成では必要になることがあります。

モデル変更後は Codex を再起動すべきですか？

再起動を推奨します。古い provider やモデル状態を避けられます。

まとめ

Codex と Ollama の接続エラーは、サービス状態、モデル名、provider 選択、ネットワーク、ローカルモデルの限界が原因であることが多いです。Ollama、localhost、Codex provider、モデル能力の順に確認すると、原因をかなり絞り込めます。